地理信息的不断泛化对经典的地理信息分析模式提出了巨大挑战，网络化的知识服务将逐渐成为地理信息应用的新模式，助力地理计算到社会计算的形态转变。地理知识服务需要打通人、机构、自然环境、地理实体、地域单元、社会事件之间的关联，促进知识辅助下的数据智能与计算智能。本文聚焦地理时空知识获取与形式化表达及分析的迫切需求，首先分析了时空知识图谱的基本概念与特征，认为时空知识图谱是指具有地理时空分布或位置隐喻的知识构成的有向图，即以时空分布特征为核心的知识图谱；然后提出了时空知识图谱的研究框架，该框架可实现时空大数据到时空知识服务应用的转变，包括泛在时空大数据、时空知识获取、时空知识管理、时空知识图谱、软件系统及行业应用等多个层次；接着从文本描述地理信息抽取、异构地理语义网对齐、时空知识表达与表示学习等方面，介绍了相关研究进展；结合应用实践，介绍了面向行业的时空知识图谱构建与应用途径；最后，讨论了时空知识图谱研究目前面临的关键科学问题与技术瓶颈，提出在大模型时代，构建显式的时空知识图谱，并针对行业需求开展知识推理，仍是时空知识服务的必由之路。

地球科学（以下简称地学）知识图谱具有强大的知识表示和语义推理能力，已成为地学大数据和地学人工智能发展必要的基础设施。然而，目前的地学知识图谱研究主要面向实验场景，缺乏面向实际应用的大规模地学知识图谱构建方法和共享应用框架研究，导致尚未真正在地学领域现实应用中得到使用。为此，本文面向地学大数据和人工智能研究与应用对地学知识图谱的迫切需求，首先研究了大规模地学知识图谱的构建技术，在此基础上，提出一种覆盖地学知识图谱构建、共享和应用全生命周期的总体框架。然后，以“深时数字地球（DDE）”国际大科学计划为例，开展了面向实际应用的知识图谱平台研发实践。最后，利用该平台，构建了DDE大规模地学知识图谱，开展了知识图谱开放共享，有效实现了知识图谱应用，证明本框架可有效支撑大规模地学知识图谱的构建与共享应用。本文对于地学知识图谱现实应用价值的实现具有重要的促进作用。

新型作战样式对战场环境服务保障提出了新要求，战场环境智能化服务急需基于全域多维战场环境数据实现知识的提升。针对战场环境智能认知的知识建模问题，将知识图谱与战场环境相结合，提出了战场环境知识分类方法，认为战场环境知识图谱是大数据人工智能条件下战场环境知识表示的一种新形式；针对三元组知识表示碎片化的问题，构建了战场环境时序超图表示模型，实现了实体知识、事件知识、影响过程知识和服务决策知识的多层次统一图建模，将各类知识表示为具备时空特点、场景特点的统一知识超图网络；最后，利用地图、事件、影响过程和作战影响效能等数据进行实验验证，超图网络从语义层面实现了各类战场环境知识的关联，可进一步为实现基于超图的智能推理和服务决策提供支撑。

特大城市生活必需品供应保障体系直接影响社区的供应韧性，而社区系统无法孤立存在，其作为城市治理基本单元对推动供需联动与增强城市韧性具有关键作用。本研究探索性提出一种基于复杂网络理论的城市社区供应保障韧性评估方法，尝试测度社区动态韧性，实现从“单系统评价”走向“多系统关联评价”的韧性评估底层理论思维突破。以广东省广州市中心城区六区为例，充分利用手机信令等多源数据，基于市民时空间行为构建“市场-社区”生活物资供需网络，同时基于社区韧性5个指标制定网络攻击策略；引入级联失效机制评估其网络抗毁性，结合熵权法赋予权重得到社区韧性评估结果；并通过研究供应网络不同阶段节点失效的社区影响因素，进一步解析社区韧性与供应体系间的影响机理。研究发现：① 基于本研究构建的城市生活物资网络模型，可实现较好地模拟城市社区供需网络和评价社区韧性，其中潜在供应保障缺失的低韧性社区主要分为老旧街区、城中村、城郊街区3种空间类型；② 通过针对社区5种不同攻击策略下网络抗毁性分析，发现社区韧性主导影响因素不同，其中人口密度为首要考虑因素；③ 社区韧性与供应保障间存在复杂双向影响，包括低韧性社区在面对城市突发事件时存在明显脆弱性，社区自组织能力、供应设施布局与供应点间联动调度等都会影响社区整体韧性。

随着全球经济一体化的深入推进，海上交通拥堵和船舶事故频发。为了对海上船舶活动进行监管和分析，传统的方法主要利用船舶定位数据进行数据挖掘，未结合其他海上多源数据进行船舶时空活动过程和行为模式分析，缺少深层次的知识挖掘。为此，本文综合利用多源数据，在提取轨迹的语义信息基础上，构建船舶活动知识图谱，为低知识密度的轨迹时空点序列向高阶语义知识转化提供一种有效途径。具体地，首先通过解析船舶活动的特征和组成要素，基于“过程-事件-行为”的核心思想，设计船舶活动知识图谱本体层；然后利用Stop/Move模型提取轨迹语义信息，利用DMCNN模型抽取船舶突发事件，完成实例层填充；最后通过构建原型系统，对上述模型和方法进行验证。结果表明，本文所构建的船舶活动知识图谱，可以支持对船舶常规活动和突发事件进行知识表示，并可以实现时空活动查询和回溯，进而达到语义增强效果，具有一定的应用价值。

卷积神经网络已广泛应用于遥感影像场景分类任务，然而优秀的模型体量大，无法部署到资源受限的边缘设备中，直接应用现有的知识蒸馏方法压缩模型，忽略了场景数据的类内多样性和类间相似性。为此，本文提出一种类中心知识蒸馏方法，旨在获得一个紧凑高效且精度高的遥感影像场景分类网络。首先对预训练的教师网络进行微调，然后基于设计的类中心蒸馏损失将教师网络强大的特征提取能力迁移到学生网络，通过约束师生网络提取的同类特征分布中心的距离完成知识的转移，同时在蒸馏过程中结合真值标签训练，最后学生网络单独用于预测。实验在4个数据集上与8种先进的蒸馏方法在不同训练比率、不同师生架构下进行了比较，本文方法均达到最高分类精度。其中，在训练比率为60%的RSC11、UCM、RSSCN7及AID数据集中，相比于性能最好的其他蒸馏方法，师生网络属同系列时分类总体精度分别提升了2.42%、2.74%、2.95%和1.07%。相似技术对比实验及可视化分析进一步证明了本文方法优异的性能。本文所提出的类中心知识蒸馏方法更好地传递了复杂网络所提取的类内紧凑、类间离散的特征知识，提高了轻量网络分类的性能。

随着科学技术的发展与推动，网络空间与人们的日常生活深度融合，已经成为人类活动新的空间形态。网络空间与现实空间有区别、有联系，具有鲜明的地理学特征，地理学的时空关系仍然是网络空间不可或缺的关键要素。因此，将地理学思想应用于网络空间认知，对于刻画网络空间态势、维护网络空间安全具有重要意义。本文回顾了网络空间的产生与发展，剖析了网络空间的基本结构与特征，针对网络空间特征的不同观点，分析了网络空间的地理学属性。从地理学三大定律的视角出发，本文探讨了如何运用地理学思维和地理信息科学的方法描述网络空间，并以网络空间可视化表达、网络空间地理图谱构建与网络空间行为智能分析为例，说明了如何应用地理学思维进行网络空间的分析和研究。探索网络空间的地理学属性与地理学思维，并将地理学技术应用于网络空间防护，可以为网络空间安全综合治理提供新的视角与维度，从而促进新时代网络空间认知水平与治理能力的提升。

面向自然语言的地理空间场景描述一直是地理信息科学的重要研究方向，传统方法更注重空间关系的遍历性描述，难以融合人类空间认知，与人类自然语言有较大的差距。地理空间场景自然语言描述的本质是地理空间二维向量转换词空间一维向量的过程。本文提出M2T空间场景自然语言表达框架，通过空间场景理解、语言合成和注意力感知3个知识图谱，在多源知识图谱的融合机制下，生成自然语言空间场景描述文本。其中空间场景描述知识图谱解决遍历空间关系剪枝难题，同时通过建立空间关系图谱建立空间场景之间关联，支持空间场景连续表达；自然语言风格知识图谱建立空间表达与语言风格的关联，实现了贴切于空间自然语言表达的多样化语言风格；空间关注度知识图谱根据空间场景主体和客体交互状态，建立注意力矩阵捕捉自然语言空间表达的细微之处。以北京故宫为例设计的原型系统，实验表明系统生成结果与人类游记接近，且内容覆盖更完整，风格更多样，验证了M2T框架的有效性，并展现了空间场景自然语言描述应用的潜在价值。

数字孪生城市通常以实景三维模型为空间数据体，并集成各类传感器的物联感知数据，实现虚实融合目的。作为最常用的传感器类型之一，将城市中的视觉传感器与虚拟的实景三维模型准确地配准是数字孪生城市应用的关键，但是现有方法获取的户外6DOF位姿精度通常不足，致使视觉传感器配准精度不高。本文提出了一种结构语义辅助约束的数字孪生场景虚实配准方法，从图像中提取出包含结构语义信息的铅垂线，并生成虚拟场景的透视图和逆深度图，在逆深度和结构语义的约束下，准确地恢复传感器位姿，实现视觉传感器图像在虚拟场景空间中的融合配准。通过试验证明，该方法可以有效对初始位姿进行优化，进而提高数字孪生城市中视觉传感器的配准精度。

随着无人机技术的逐渐成熟，越来越多的领域开始引入无人机执行任务。无人机具有使用成本低，环境适应能力强等优点，但其能够顺利执行空中任务的前提是对自身位置的准确定位。传统导航技术主要依赖GNSS，但GNSS存在不稳定、易受干扰等缺点，易出现无人机无法利用GNSS进行定位的情况，即GNSS拒止环境。针对GNSS拒止环境下无人机的导航定位问题，基于已知的卫星正射影像，提出了一种综合利用卫星影像局部和全局深度学习特征的无人机视觉检索定位方法。首先将ConvNeXt作为主干网络，与广义平均池化相结合组成检索特征提取算法，用于提取卫星和无人机影像的全局特征。针对检索定位的任务设计了考虑影像间重叠面积的三元损失函数，训练特征提取算法。然后根据全局特征对一定范围内的卫星影像进行检索。最后为了进一步提高检索得到目标影像的准确率，利用深度学习局部特征进行匹配重新排序。论文建立了面向无人机检索定位任务的训练和试验数据集，试验结果表明，对于完全重叠无人机模拟影像检索不同季节卫星影像，本文方法平均准确率达到90.9%，平均耗时2.22 s。在无人机实拍影像测试中准确率为87.5%，基本能够满足无人机导航定位需求。

我国是受台风影响最严重的国家之一，台风灾害严重威胁着沿海地区的社会经济和自然环境。近年来，随着知识图谱相关理论和应用技术的发展，其强大的知识整合与表达能力可以为台风灾害事件的动态监测与管理决策提供有力支持。针对当前台风灾害事件相关模型对时空过程表达不足等方面存在的问题，首先，从台风灾害机理出发，通过对台风灾害事件组成要素和动态特性的分析，提出从概念、对象、状态、特征和关系5个层次建立的台风灾害事件知识表达模型。其次，充分顾及台风灾害事件信息的多粒度特性，在模型中将不同的特征信息统一到各个对象中。为了突出台风灾害事件的时空过程，以状态作为过程在特定时空下的截面。最后，以2021年台风烟花事件为案例，构建了台风灾害事件知识图谱。结果表明，该模型不仅突出了事件中不同对象的特征刻画，通过多个对象的状态序列表达出台风灾害事件的时空过程，进一步提高台风灾害事件的全过程信息表达与存储，为应急决策方案提供有效的数据与决策辅助支持。

湿地作为地表覆盖类型的一种，对于生物多样性与气候变化有着重要的意义，也是人类的基本生存环境之一。为更好地理解和表达湿地知识及分类间关系，本文提出了一种基于本体的湿地知识图谱构建方法。首先，利用GlobeLand30数据、生态地理分区数据，围绕湿地类型、特征分布等要素分析湿地领域知识，提取知识间的语义关系，通过本体建模形成湿地知识图谱的概念框架；其次，融合百度百科数据等进行湿地实体的提取、属性信息抽取，丰富湿地知识图谱的数据层；最后，使用图数据库Neo4j存储实体关系和实体属性，实现了湿地知识图谱构建。本文构建的知识图谱扩充了湿地实体的概念描述信息，探索了顾及时空特征的湿地知识表示方法，为地表覆盖领域的知识图谱构建提供了一个应用范例。

“地、物、化、遥”等地质矿产勘查和科研工作建立了海量的矿产调查数据，蕴含丰富的成矿构造背景、产出地质环境、矿床地质特征、矿床成因模式等与成矿和分布相关的知识。海量矿产资源相关数据向有效成矿规律知识的转换，已逐渐成为提升地质找矿精度的突破口。本文引入知识工程中本体知识表示技术，开展金矿知识图谱构建方法研究。首先，梳理了金矿成矿模式，确定了金矿概念、金矿实体以及地质特征、成矿特征等属性，运用自顶向下的领域本体知识表示方法构建金矿知识图谱的模式层；其次，基于结构化、半结构化和非结构化的多源异构地质数据源，采用深度学习模型实现金矿信息提取和语义解析，丰富金矿知识图谱的数据层，采用自底向上的方式构建金矿知识图谱；最后，基于图数据库开发了金矿知识管理系统，实现金矿数据管理、知识获取、金矿知识可视化表达、知识库管理、金矿找矿知识查询等功能。本文研究成果可形成“数据-知识”联合驱动的金矿找矿方法，为地质勘查工作中识别、控制和管理矿产资源、提升找矿精度提供参考。

几何语义一体化三维建筑物模型是智慧城市建设的重要基础数据，有利于促进建筑设施的精细化管理和智能化应用。当前基于点云的三维重建算法大多关注简单屋顶结构的几何模型构建，忽略了模型的语义表达，且基于数据驱动方法的重建结果容易受噪声影响，存在几何和拓扑错误。为了解决复杂屋顶高精度三维重建难题，本文提出一种基于3D基元拟合的复杂屋顶点云三维自动化重建算法。首先，设计了一套可参数化表达的建筑物3D基元库，包含简单和复杂屋顶。其次，通过点云分割和屋顶拓扑图比较来识别点云对应的基元类型。然后，提出了一种点云与3D基元整体拟合的目标优化函数，采用序列二次规划算法估计基元的正确参数。最后，利用城市地理标记语言（City Geography Markup Language, CityGML）构建几何、语义和拓扑一体化表达的三维模型。采用几种不同屋顶风格的建筑物点云数据进行实验，定性和定量对比分析结果表明本文方法能够高效生成几何和拓扑均正确的CityGML模型，对噪声和局部点云缺失具有一定的鲁棒性，有利于促进几何语义一体化建筑物模型快速自动化构建。

以图结构表达的知识图谱不仅在语义网络的描述与推理中发挥着重要作用，对于空间实体的结构化抽象与空间推理也具有重要意义。空间实体的联系信息在知识图谱中以图的边记录，通过路径探测、子图对齐、模式发现等基于边的知识图谱计算推理，在空间场景认知可发挥重要作用。地理知识图谱是一种对地理概念、实体及其相互关系进行形式化描述的知识系统，既有通用知识的内涵与特点，也有地理知识特定的时空特征，能够将语义模型和时空模型联系起来，描述语义关系、空间关系和时间关系，在地理知识的表达、理解、获取与推理方面有巨大的应用潜力。现有地理知识图谱的研究工作多集中于语义方面，语义关系的抽取与表达比较丰富，可以支持进一步的地理知识语义搜索等功能；然而地理知识图谱在时空模型上的知识表达比较缺乏，现有的空间关系局限在要素之间，很少涉及空间认知中进一步的分布态势、空间格局等，地理知识图谱在空间语义知识方面有待增强。本文基于知识图谱构建原理，以建筑群地理知识图谱构建为例，实现格网型建筑物模式的识别。先将建筑物抽象成实体，表达为图的节点，基于几何邻近分析提取建筑物之间的空间邻域关系，以此构建建筑群地理知识图谱；在此基础上结合建筑物模式识别的领域知识，进一步推理构建其他的空间语义关系，完善地理知识图谱；再将建筑群场景的格网模式表达为知识图谱的规则，在知识图谱上基于NoSQL语言进行推理。结果表明，本文方法能有效提取建筑物格网模式，验证了地理知识图谱在空间推理上的作用和在领域问题研究中的良好适应性，为地理知识图谱在空间认知领域的应用提供了思路。

进入地球大数据与地球人工智能时代，数字地球建模要求也从地表扩展到全域全时全息，而当前数字地球的数据模型还基本停留在瓦片或地球网格剖分数据模型阶段，严重制约了场景化、智能化数字地球应用。本文提出了全息地球概念以及相应的地球数据立方体组织模型，采用全球多级格网参考系统来描述和表达多尺度空间，用平面或立体格元来表达空间位置，将传统“经度、纬度、高程、时间”时空表达发展至“时间粒度、时间覆盖、网格位置、格网尺度”新时空表达体系，并设计了按照“时间—空间—尺度—属性”一致性描述的全息地球数据建模方案，将矢量、栅格、格网、时序阵列、三维模型等多模态数据归纳至一个统一模型中，使得任何引用特定地球数据立方体中的数据值在时间、空间、尺度都是对齐的，解决了全息地球跨专业、多维时空动态场景数据时空融合集成难题，并结合深时数字地球国际大科学计划全球数字化科研平台需求，开发了深时古地形时空动态可视化模拟系统，完成对模型的验证。

知识图谱作为人工智能技术与应用中重要的数据基础设施，已经成为地理科学领域的一个研究热点。目前对地理知识图谱进行嵌入表达时通常使用默认的超参数（如2层网络搜索深度），但是部分地理知识图谱的网络规模和拓扑特征与通用知识图谱不同，其合理性需进一步论证。为此，本文围绕城市轨道交通人地关系，基于地铁线路网络的拓扑结构特征，结合客流数据、POI（兴趣点）数据以及建成环境数据等构建地铁出行知识图谱；利用GraphSAGE模型学习实体的多维度特征嵌入，并结合POI数据对站点分类结果进行语义识别，对比验证适合地铁出行知识图谱嵌入表达的网络搜索深度。不同于默认的 2层搜索深度，当搜索深度为3层时，本研究所构建的地铁出行知识图谱的节点嵌入效果最优。因此，地理知识图谱嵌入表达的超参数选择需要顾及时空和人类活动相关的网络规模和拓扑特征，要避免不加甄别地使用其他领域通用知识图谱的已有成果。使用3层搜索深度获得的地铁站点分类结果也更具合理的解释性，可为利用知识图谱和人工智能方法进行站点规划和客流预测提供基础。

命名实体识别（NER）是自然语言处理众多研究基础，其可以被定义为分类任务，旨在从非结构化文本中定位出命名实体，同时将命名实体分类成预定义类别。与英文相比，中文构词灵活、不具有边界性，且缺乏高质量中文NER数据集，导致中文命名实体识别难度较大。细粒度实体是粗粒度实体的细分类型，中文细粒度命名实体尤其是地理命名实体识别难度更大。中文地理命名实体识别无法同时兼顾精度和召回率，改善中文细粒度地理命名实体识别性能至关重要。因此，本文提出2种联合词汇增强模型的中文细粒度地理命名实体识别模型。首先，将词汇作为“知识”注入模型，基于词汇增强方式探究适合细粒度命名实体识别方法，并找出适合细粒度命名实体识别方法BERT-FLAT以及LEBERT；其次，为进一步提升细粒度地理命名实体识别性能，针对上述2种方法在预训练模型、对抗训练以及随机权重平均3个方面进行改进，形成联合词汇增强模型RoBERTa-wwm-FLAT以及LE-RoBERTa-wwm；最后，对联合词汇增强模型进行消融实验，探究不同改进策略对于地理命名实体识别性能影响。基于CLUENER数据集和1个微博数据集的实验表明：① 与无词汇增强功能模型相比，具有词汇增强功能模型在细粒度命名实体识别任务中F1-score提升了10%左右； ② 针对词汇增强方法进行的3处改进使模型在细粒度地理命名实体识别任务中F1-score提升了0.36%~2.35%； ③ 与对抗训练改进、随机权重平均改进相比，预训练模型改进对地理命名实体识别精度的影响最大。

图像地理定位是将没有地理位置的图像，通过一系列方法获得对应地理位置，使其与现实地理空间建立关联映射的技术。该技术对进一步挖掘图像信息有着重要的作用，在网络空间测绘、情报获取、用户室外定位、增强现实等方面具有较高的应用价值。尽管计算机视觉领域取得了巨大的进展，但是由于图像地理定位涉及到图像特征提取、大规模数据检索、大规模点云处理、深度学习、地理信息特征提取、几何建模与推理、语义场景理解、基于上下文的推理、多数据融合应用等多个领域，所以对图像的高精度自动地理定位仍是需要进一步解决的难题。本文对图像地理定位研究进展进行了梳理，主要包括图像地理定位方法、图像地理定位数据集、图像地理定位评价方法和图像地理定位总结与展望4个方面。首先按照研究内容相关性将图像地理定位方法分为了图像检索、2D-3D匹配和跨模态检索3类方法，并详细介绍了每一类方法的最新研究进展；其次对图像地理定位研究所用的数据集和评价方法进行了归类与总结；最后分析了图像地理定位的研究现状，并从全球地理定位、自然区域地理定位、多方法融合地理定位、基于POI数据的地理定位和预选位置的精细化定位等方面对图像地理定位的未来研究方向进行了展望。

中亚降水数据存在缺失、地理偏差、分辨率低和采集难度大等问题。近年来，神经网络模型被广泛应用于降水降尺度研究。然而，由于山区自然环境复杂多变，普通神经网络模型的预测结果难以解释且适用性差。为此，本文以地理差异分析作为先验知识约束生成式对抗网络，构建一种新的降水降尺度模型，提高了阿姆河流域复杂环境下降水数据的空间分辨率和精度。首先，依据地形数据通过空间变形模型对输入的Climate Research Units Time Series (CRUTS)降水数据进行空间校正。然后，输入校正后的CRUTS降水数据、气温风速湿度等同化数据及遥感数据到条件生成式对抗网络，重建高分辨率降水数据。最后，考虑到山区降水的各向异性，尤其在地形复杂的上游区域，该模型基于气象站点的真值，对降水数据进行了反距离权重的地理差异分析。结果表明，基于地理差异约束生成式对抗网络的降水降尺度模型能够提升复杂环境降水数据的分辨率和精度。针对中亚阿姆河流域的实验表明，本方法可将CRUTS降水数据的分辨率由55 km提升至11 km，其R²值增加了0.34，均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别减小19.4 mm和10.65 mm，偏差(Bias)也由原来的0.24降至0.08。本文为数据采集难、地形地貌复杂区域的降水数据空间分辨率的提高，提供了鲁棒性好、普适性强的方法和思路。

金融网络的发展深刻改变了城市间的知识溢出形式并进一步影响着城市经济增长水平，关于金融网络外部性的研究逐渐成为金融地理学的研究热点。本文基于2005—2020年中国金融行业企业的总部分支机构数据，运用社会网络分析及递归思想测算金融网络中心性并分析其时空分布格局，同时运用OLS模型分析金融网络中心性对中国城市经济增长的影响机理，研究发现：① 2005—2020年中国金融网络中心性呈现“核心—边缘”分布格局，但是金融网络的空间集聚程度在缩小；② 金融网络的发展除了能够缓解融资约束之外，在网络外部性影响下，金融网络通过促进知识溢出等影响城市经济增长；；网络链接规模更大、可达性更好的城市具有更高的经济增长水平，空间溢出效应更加依赖于网络邻近性而非“场所空间”中的区位优势；③ 金融网络中心性促进资源溢出的程度呈现空间异质性，扮演“知识守门人”角色的核心地位城市能够从网络链接中获得更大的收益。未来应高度重视金融网络建设，充分发挥金融网络对中国城市经济增长的驱动作用。

在山地丘陵等地物破碎度较高的地区，分辨率大小对地表覆盖产品质量的影响更大。为此，本文以GlobeLand 30和WorldCover产品的耕地为例，引入信息熵对多源地表覆盖产品进行了一致性分析。首先，计算研究区耕地对应原始影像不同波段的信息熵，以反映单一耕地类的总体不确定性；其次，为了描述影像局部区域的不确定性分布，构建局部信息熵；最后，对两产品的不确定性分级叠加，进行一致性分析。结果表明：① 信息熵可以在产品空间分布的基础上更加细致的反映耕地内部的不确定性变化情况，直观的看出难以判定类别的区域分布；② 30 m分辨率的GlobeLand 30产品耕地总体不确定性大于10 m分辨率的WorldCover产品。从不确定性分布情况来看，两产品不确定性较大的地区主要围绕耕地与其他地物的交错地区，其混合像元更多，地物类别模糊，不确定性更大；③ 对于两产品不确定性的叠加结果，分辨率差异带来的耕地不确定性差异分别为蓝波段34.54%、绿波段51.13%、红波段46.03%、近红外波段61.48%；④ 对于两产品空间分布不一致的地区， GlobeLand 30产品的不确定性也更大，即受到分辨率的影响较大。

基于位置描述进行空间定位是大数据时代位置服务向智能化转型的关键。针对不同语境中位置描述模糊性差异显著而难以定位的问题，本文提出一种面向模糊位置描述的形式化方法与推理机制。首先，通过梳理人类空间认知规律，明确自然语言中位置描述时关注的要素类型，研究模糊位置描述的形式化表示。然后，基于超赋值理论，从空间对象、距离关系和方向关系3个方面构建模糊位置描述的推理机制。顾及位置描述的上下文语义，利用观察值阈值开展空间推理实现定位。最后，设计收集位置描述的问答系统对方法进行验证。结果表明，本文方法能够依据实际应用场景及时调整位置描述的形式化表示粒度，空间推理结果贴合直观认知。

“公平性”是指社会成员之间权利或分配的公平程度，公平性对于交通规划具有重要的意义。公共出租汽车（含网约车和出租车）服务的公平性主要反映的是局部区域内人群能够享受与人群占比对等服务机会的水平，探索公共出租汽车服务的公平性，能够为优化城市公共出行中的个性化出行服务提供支撑。既有研究中对城市公共出租汽车服务的公平性关注较少，且有关公共服务公平性的度量主要基于静态人口分布进行度量，难以有效顾及城市人口动态对公平性度量的影响。为此，本文顾及动态人口分布数据，利用基尼系数与泰尔指数对仅巡游、仅网约与混合接单的3类接单方式的出租汽车服务的不平等公平性进行计算，结合城市功能区对区域不公平性的贡献进行了分析并提取了具备潜在不公平性的服务区域，以厦门市数据为例对方法进行了验证。结果表明：① 基于静态人口分布计算的厦门市公共出租汽车服务不公平性，相比于基于动态人口的计算结果平均高估27.28%；② 传统由城市交通公共服务机构运营的巡游车服务，其不公平性是由大型移动互联网平台负责运营的网约车服务的1.66倍，新兴移动互联网技术提升了城市公共交通服务的公平性；③ 不同类型城市功能区对公共出租汽车服务不公平性贡献存在差异，厦门市出租汽车的仅巡游车服务中，商业用地贡献了57.49%的总体不公平性，仅网约接单服务中，工业用地平均贡献35.07%的不公平性；④ 厦门市具有岛内和岛外的空间格局，潜在不公平载客服务区域在岛外分布的数量远高于岛内，其中载客服务水平较低但动态人口比例较高的区域较多，平均占比为82.96%；载客服务水平较高但动态人口较少的区域通常位于岛内的自然公园，载客服务水平较低但动态人口较高的区域通常位于岛外的火车站与工业园区。本文提出的研究方法和有关研究结果能够为城市公共出租汽车管理部门优化有关服务公平性提供参考。

城市级联灾害情景态势的转化演化是指在情景态势演化过程中，承灾体在致灾因子作用下转化为新的致灾因子，形成灾害链。针对城市暴雨级联灾害情景态势的转化演化问题，本文基于级联灾害情景态势相关的多源空间数据，结合概率化分析工具，提出一种暴雨级联灾害应对的情景态势转化推演方法。① 基于历史案例确定级联情景涉及情景要素及潜在要素转化路径；② 在百度百科和维基百科的网络知识资源支持下，利用机器学习中的分组最小角回归方法选择情景要素特征；③考虑级联灾害情景态势演化过程中的多阶段及复杂关联特征，构建情景态势转化推演的动态贝叶斯网络模型；④ 利用马尔可夫链蒙特卡罗方法对贝叶斯网络进行求解。将上述情景态势转化推演方法应用于武汉市高新区的暴雨应对实践，用例结果表明：本文方法能够结合历史案例和网络数据，实现关键情景要素及其特征的快速有效生成，帮助提升情景态势转化推演的可靠性；同时，支持地理网格等小粒度承灾体的情景态势转化推演，有助于更加精准的暴雨应急决策支持，在可视化分析方面亦具有较好效果。

多光谱LiDAR系统可同时提供目标地物的三维空间和光谱的信息，为地物识别、土地覆盖分类以及场景理解提供了便利。针对目前大规模多光谱LiDAR点云几何信息挖掘不充分与数据处理效率低问题，本文提出一种利用局部点云几何信息增强特征的端到端连续核点卷积网络—特征增强核点卷积网络的机载多光谱LiDAR点云分类方法。该网络是一个编解码结构，网络结构中结合随机采样与最远点采样快速处理大规模多光谱LiDAR点云，保证采样效率的同时减少随机采样导致的关键几何结构信息缺失。为提高多光谱LiDAR点云数据语义信息表达，设计了基于连续可变卷积的增强卷积模块，在聚合局部特征的同时，利用邻近点与中心点的位置关系增强赋予核点的局部特征；最后结合加权标签平滑损失与Lovasz-Softmax损失进一步提升多光谱LiDAR点云分类性能。通过对加拿大Optech 公司的Titan多光谱LiDAR点云数据集的实验表明，本文所提出的特征增强核点卷积网络的综合精度、macro-F₁指数和mIoU值分别为96.80%、88.51%和83.42%，相较于同类型网络在多光谱LiDAR点云分类性能上具有一定优越性；使用格网采样与KD-Tree结合更好地保留原始点云的几何特征；在单批次65 536个点情况下，点云采样时间较同类多光谱LiDAR点云分类网络减少28261.79 ms，实现快速处理海量点云。实验结果证明了特征增强核点卷积网络在多光谱LiDAR点云分类任务上的潜力。

基于2021年广州餐饮业及相关服务业POI大数据，采用HDBSCAN聚类、协同区位熵、空间杜宾误差等方法分析了广州餐饮业整体及细分业态的空间分布特征、影响因素及其空间溢出效应，重点探索了不同密度、不同业态餐饮业与周边服务业的整体与局部空间关联特征。结果表明： ①高密度区域餐饮业多呈中心集聚分布特征，低密度区则为中心集聚、四周辐射的特征，餐馆的分布特征与人群属性等密切相关; ②不同餐饮密度区域餐饮业与其周边服务业的空间关联情况存在差异，高餐饮密度区域空间关联性最强，中餐饮密度区域空间关联性最弱; ③不同业态餐饮业受周边服务业影响的差异较大，整体上按空间关联强度由强到弱依次为快餐厅、正餐餐厅、小吃店、冷饮店，局部空间差异特征相似但正餐餐厅的空间差异对比最明显; ④基于街镇尺度的空间杜宾误差模型估计结果显示，交通设施服务、购物服务与人口规模因素对于当地餐饮业POI数量的直接影响最大，空间溢出效应最明显。快餐厅的空间分布受人口规模与周边服务业的影响较显著而其他业态的餐饮业则容易受交通设施与购物服务因素影响。总的来说，本研究从空间关联角度出发，深化了传统经济与城市地理理论在微观空间关联方面的研究，对于之后的商业地理相关研究以及大城市餐饮业空间格局的优化调整具有参考意义。

人口在空间上分布的差异较大，统一的格网尺度只能按照一种格网尺度体现人口空间分布，对不同区域更密集或更稀疏人口的空间化表达较差，为了更精准地表达人口空间分布，本文提出一种依据多指标分析的适宜格网尺度确定方法，构建以形心差异距离为创新的指标体系，结合空间适宜度、数值适宜度和空间关系适宜度，利用空间自相关、变异系数与地理探测器模型从空间和数值的角度上摆脱了景观指数自身存在的尺度效应问题。根据各指标特征点变化分析确定各指标下适宜格网尺度阈值，然后采用相对误差绝对值的验证方法，计算与真实人口数值的相对误差绝对值的几何平均值来验证指标分析结果，确定人口格网较适宜尺度。本文将首都经济圈唐山市古冶区作为实证分析区，根据指标体系分析的实验结果表明：随着格网尺度的增大，人口斑块集聚聚类间的差异逐渐变小，其分布形态表现性变差，且人口格网的总体表现能力随尺度增大逐渐降低；从空间适宜度、分布形态适宜度、数值适宜度和空间关系适宜度4个角度进行特征点变化分析，确定90 m、100 m为较适宜格网尺度，在该尺度下进行人口空间化可以得到质量较好的数据结果。通过验证分析可知，该研究区下的人口空间化较适宜格网尺度确定方法存在一定的科学性及合理性。

遥感几何光学模型利用传感器视场内植被、土壤组分随着光照与观测几何的变化模拟冠层多角度反射率。在近地遥感中，向下观测相机图像中的光照土壤、阴影土壤、光照植被和阴影植被这4种像元类型（称为植被几何光学四分量，简称四分量）是几何光学模型的重要输入参数。本文基于低成本成像传感器的RGB图像，提出一种结合光照信息和多尺度图像分层模型的K-均值四分量提取算法（MSI-Kmeans），首先通过综合利用颜色指数构成聚类空间，之后利用图像的光照分量和阴影分量子图分别构建多尺度图像分层模型，再在多尺度图像分层模型中进行K-均值聚类得到植被分量和土壤分量结果，最后将得到的四分量结果组合输出，从而实现植被几何光学四分量提取。对不同自然光照条件下获取的52幅多种植被冠层图像进行实验，结果表明：① 在与多种常见算法的精度比较中，本文方法在四分量的分类中制图精度与用户精度均表现良好，综合评价Kappa系数最高（0.82）；② MSI-Kmeans算法在不同冠层覆盖度和太阳高度角连续变化的条件下均可得到良好稳定的分类效果，具有应用于长期植被监测和单日内连续监测植被四分量变化的潜力。本算法的优势在于提高了阴影分量的分类精度和解决了高植被覆盖度下四分量的提取问题，后续的改进方向在于减小计算代价，提高算法在复杂场景下的适用性。本文研究成果对于利用数字相机进行植被几何光学四分量的提取和植被结构参数的估计具有较为重要的理论与应用价值。

地形破碎化是导致多山地区空间连通性和可进入性差的重要因素，严重制约了区域交通可达性和城乡一体化发展。研究以沟谷密集、地形高度破碎的黄土高原为例，基于DEM数据从整体破碎、正负地形和地形过渡构建地形破碎化指标体系，分别采用空间聚类方法AZP-SA（Automated Zoning Procedure-Simulated Annealing）和客观赋权方法CRITIC（Criteria Importance Though Intercrieria Correlation）生成县域地形破碎化空间分区和评价分级，探讨了黄土高原地形破碎化的空间异质性。研究结果表明：① 地形破碎化指标在空间上普遍表现为连片集聚分布特征，其中高程标准差、地形起伏度等指标的高值单元主要位于陇中高原和秦岭附近区域，低、中值单元主要分布在六盘山-渭河以北区域；② 黄土高原可划分为空间上连续的8个地形破碎化分区，面积最大的4个分区位于高原中部的陕北高原、吕梁山脉以及北部的鄂尔多斯高原等地区，占总面积比例为66.37%，呈倾斜“田”字型分布；其余分区位于高原西部和东南部边缘，面积较小、形状狭长，表明黄土高原地形破碎化的空间分异具有中心区简单、边缘区复杂的特点；③ 黄土高原地形破碎化程度可划分为5级，高破碎化区域占高原总面积的13%，主要分布在陇中高原和秦岭山脉北部，中等和较高破碎化区域面积占高原总面积的55%，主要分布在高原中东部的陕北高原和山西高原，地形破碎化呈现西部高、北部低的整体空间分布特征。本研究可为黄土高原城乡一体化发展政策的制定、交通基础设施规划提供一定的借鉴。